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学术报告

外聘专家学术报告

申博官网:数信学院 来源:数信学院 日期:2017-05-03 阅读:
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主题:Image denoising by directional complex tight framelets

主讲:沈益  副教授 浙江理工大学

时间:201755日(星期五)上午10:00

地点:华凤校区二期理科楼B414(申博官网学术会议室)

主办: 科研处

承办: 申博官网

 

主讲简介:

沈益,20046月毕业于浙江大学数学系,获学士学位,20096月获浙江大学应用数学博士学位,20097月至20115月在浙江大学理学院从事博士后工作。20115月开始在浙江理工大学数学系任职(副教授)。2012年获得加拿大Pacific Institute for the Mathematical Sciences资助,于2012-2014期间分别在加拿大Alberta大学和加拿大Calgary大学从事博士后研究工作。沈益副教授的研究方向主要为:小波分析,压缩感知,图像处理。目前主持科研项目有:基于紧小波框架的稀疏表示与图像恢复(2015-2017浙江省自然科学基金面上项目No. LY15A010020;数据驱动的信号稀疏表示和恢复(2016-2017 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室的开放课题No.OBDMA201505);数据驱动的小波框架构造及稀疏重构(2017-2020 国家自然科学基金面上项目No. 11671358);基于低秩矩阵恢复理论的信号分离与图像去噪若干理论问题研究(2017-2019 国家自然科学基金联合基金项目No. U1630116)。近三年来,沈益副教授在国内外重要学术刊物上发表科研论文十余篇。

讲座简介:

We propose a frame-based iterative algorithm to restore images which are corrupted by mixed Gaussian and impulse noise, under the assumption that the image region corrupted by impulse noise is unknown. The removal of mixed Gaussian and impulse noise by our proposed algorithm is split into two subproblems which are solved alternatively and iteratively. With an initial guessed region of location for impulse noise, the first subproblem is to inpaint a corrupted image by solving a frame-based convex minimization scheme using the balanced approach, where sparse and redundant directional representations play a key role. The second subproblem is to estimate the image region of locations where the pixels are corrupted by impulse noise. We solve the second subproblem using an l0-minimization scheme.

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